Copper-Based Catalysts for Electrochemical Carbon Dioxide Reduction to Multicarbon Products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrochemical conversion of carbon dioxide into fuel and chemicals with added value represents an appealing approach to reduce the greenhouse effect and realize a carbon-neutral cycle, which has great potential in mitigating global warming and effectively storing renewable energy. The electrochemical CO 2 reduction reaction (CO 2 RR) usually involves multiproton coupling and multielectron transfer in aqueous electrolytes to form multicarbon products (C 2+ products), but it competes with the hydrogen evolution reaction (HER), which results in intrinsically sluggish kinetics and a complex reaction mechanism and places higher requirements on the design of catalysts. In this review, the advantages of electrochemical CO 2 reduction are briefly introduced, and then, different categories of Cu-based catalysts, including monometallic Cu catalysts, bimetallic catalysts, metal-organic frameworks (MOFs) along with MOF-derived catalysts and other catalysts, are summarized in terms of their synthesis method and conversion of CO 2 to C 2+ products in aqueous solution. The catalytic mechanisms of these catalysts are subsequently discussed for rational design of more efficient catalysts. In response to the mechanisms, several material strategies to enhance the catalytic behaviors are proposed, including surface facet engineering, interface engineering, utilization of strong metal-support interactions and surface modification. Based on the above strategies, challenges and prospects are proposed for the future development of CO 2 RR catalysts for industrial applications. Graphical Abstract
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».